Recursive Least Square(RLS) 最小二乘算法(Least Square)解决的问题是一个多元线性拟合问题: $\{a_1,a_2,a_3,...,a_n,b\}$, 其中$a_i$为自变量, $b$为响应值. 在线系统会不断获得新的观测值$\{a_1^i,a_2^i,a_3^ ...
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2020-05-10 14:48:10
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这一篇主要讲解Pytorch搭建一个卷积神经网络识别自己的数字数据集基本流程。 注：一开始接触很多教程都是直接加载datasets已有的MNIST等，如果想要训练自己的数据就可以采用这个方法。 基本步骤：获取并读取数据-->定义网络模型和损失函数-->使用优化算法训练模型-->利用验证数据集求取网络 ...
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2020-05-08 16:26:34
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两种粘包现象 1 连续的小包可能会被优化算法给组合到一起进行发送 2 第一层次如果发送的数据大小为2000B,接收端一次性接受大小为1024B,这就导致剩下的内容会被下一次recv接收到,导致混乱 解决方案一. 由于双方不知道对方发送数据的长度,导致接收的时候,可能接收不全,或者多接收另外一次 发送 ...
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2020-05-02 14:45:49
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在数学建模中常用的方法： 类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据 拟合法、回归分析法、数学规划（线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划） 、机理分析、 排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法（禁忌搜 索算法，模拟 ...
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2020-04-24 21:35:33
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学习资料：《统计学习方法第二版》第一章 一. 机器学习定义 机器学习就是计算机能够利用数据和统计方法提高系统性能的方法。 二. 机器学习分类 机器学习一般可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 三. 机器学习方法三要素 模型+策略+优化算法=机器学习方法 模型 在监督学习中模型就是要学 ...
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2020-04-10 19:48:53
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学习资料：《统计学习方法 第二版》、《机器学习实战》、吴恩达机器学习课程 一. 感知机Proceptron 1. 感知机是根据输入实例的特征向量$x$对其进行二类分类的线性分类模型：$f(x)=\operatorname{sign}(w \cdot x+b)$，感知机模型对应于输入空间（特征空间）中 ...
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2020-04-10 19:43:53
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1. 基本算法 1.1 随机梯度下降 1.2 动量算法 1.3 nesterov动量算法 2. 自适应学习率算法 2.1 AdaGrad 2.2 RMSProp 2.3 Adam 3. 二阶导数方法 3.1 牛顿法 3.2 共轭梯度法 1.1 随机梯度下降 从数据集中随机抽取m个小批量样本（满足样本 ...
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2020-04-02 01:36:38
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冒泡排序是最常用的排序算法，在笔试中也非常常见，能手写出冒泡排序算法可以说是基本的素养。 算法重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来，这样越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 时间复杂度 算法稳定性 冒泡排序就是把小的元素往前调或者把大的元素往后调。比 ...
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2020-03-23 22:24:12
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一、心得体会： 通过对第一章的学习，我初步了解了“程序=数据结构+算法”这个公式，数据结构又包括逻辑结构和存储结构，通过分析数据元素之间的逻辑关系来确定使用哪种结构，通过对问题的具体分析判定使用顺序存储结构还是链式存储结构。而分析算法主要是通过计算该算法的空间复杂度和时间复杂度，进一步的优化算法。 ...
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2020-03-21 16:39:21
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概述 在过去的几年中，神经网络在各个领域产生了重大影响。然而，神经网络易于应用却难以训练，它可以看作是一个随机初始化的模型在大型数据集上做暴力搜索的过程。研究者们必须小心进行模型设计、算法设计以及相应的超参数选择。无免费午餐理论也说明了没有一套方法是能够解决所有问题的。 超参数是那些无法在模型训练过 ...
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2020-03-18 13:56:45
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